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424美國紅十字會及其“缺失地圖”項目（Missing Maps project），正與英特爾共同應用人工智能技術繪制發展中國家易受災地區的地圖，以幫助其防災備災。在2019年，英特爾數據科學家構建了一個計算機視覺模型，該模型能夠識別烏干達衛星圖像上先前未被標記的橋梁和道路。
“對紅十字會的工作人員而言，在防災規劃和緊急響應過程中，精確的地理信息極其重要。但世界上有些地區還未被標記在地圖上，這給防災規劃和災害響應造成了極大的困難。正因如此，我們與英特爾攜手，運用人工智能技術繪制易受災地區的地圖，標記道路、橋梁、建筑物和城市。”——Dale Kunce，“缺失地圖”項目聯合創始人、美國紅十字會Cascades大區首席執行官
根據缺失地圖項目的數據，世界各地每年有近2億人受災。很多災區并未標記在地圖上，這導致應急響應人員缺少必要的信息，以快速制定救災決策。
衛星圖像有時不易辨識，并且各個國家的橋梁和基礎設施不盡相同。人工智能模型增強了制圖能力，可以覆蓋更廣泛的區域，并捕捉人眼難以察覺的事物。例如，該模型在烏干達南部發現了70座橋梁，而這些橋梁在“開放街道地圖”（OpenStreetMap）或烏干達統計局官方地圖中均未找到。
這一計算機視覺模型運行在第二代英特爾至強可擴展處理器上，該處理器內置了英特爾®深度學習加速技術（DL Boost）和nGraph 編譯器。
盡管英特爾并不享有該數據集的全部權利，但正在尋求將該數據集作為開源資源提供給研究者和地理空間專業人士的機會。此外，英特爾還將召開研討會，探討如何將衛星圖像和AI技術用于人道主義實踐，從而充分利用為該項目開發的數據集和代碼庫。
